Add BERTopic model
Browse files- .gitattributes +1 -0
- README.md +97 -0
- config.json +15 -0
- ctfidf.safetensors +3 -0
- ctfidf_config.json +3 -0
- topic_embeddings.safetensors +3 -0
- topics.json +0 -0
.gitattributes
CHANGED
|
@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
|
| 33 |
*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 34 |
*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 35 |
*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
|
|
|
|
|
| 33 |
*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 34 |
*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 35 |
*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 36 |
+
ctfidf_config.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
README.md
ADDED
|
@@ -0,0 +1,97 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
|
| 2 |
+
---
|
| 3 |
+
tags:
|
| 4 |
+
- bertopic
|
| 5 |
+
library_name: bertopic
|
| 6 |
+
pipeline_tag: text-classification
|
| 7 |
+
---
|
| 8 |
+
|
| 9 |
+
# BERTopicTelegramAnalysis
|
| 10 |
+
|
| 11 |
+
This is a [BERTopic](https://github.com/MaartenGr/BERTopic) model.
|
| 12 |
+
BERTopic is a flexible and modular topic modeling framework that allows for the generation of easily interpretable topics from large datasets.
|
| 13 |
+
|
| 14 |
+
## Usage
|
| 15 |
+
|
| 16 |
+
To use this model, please install BERTopic:
|
| 17 |
+
|
| 18 |
+
```
|
| 19 |
+
pip install -U bertopic
|
| 20 |
+
```
|
| 21 |
+
|
| 22 |
+
You can use the model as follows:
|
| 23 |
+
|
| 24 |
+
```python
|
| 25 |
+
from bertopic import BERTopic
|
| 26 |
+
topic_model = BERTopic.load("kdot/BERTopicTelegramAnalysis")
|
| 27 |
+
|
| 28 |
+
topic_model.get_topic_info()
|
| 29 |
+
```
|
| 30 |
+
|
| 31 |
+
## Topic overview
|
| 32 |
+
|
| 33 |
+
* Number of topics: 30
|
| 34 |
+
* Number of training documents: 339650
|
| 35 |
+
|
| 36 |
+
<details>
|
| 37 |
+
<summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
|
| 38 |
+
|
| 39 |
+
| Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label |
|
| 40 |
+
|----------|----------------|-----------------|-------|
|
| 41 |
+
| -1 | это - швейцарии - день - нужно - пожалуйста | 50 | -1_это_швейцарии_день_нужно |
|
| 42 |
+
| 0 | швейцарии - україни - швейцарії - украину - украины | 181315 | 0_швейцарии_україни_швейцарії_украину |
|
| 43 |
+
| 1 | беженцев - лагере - лагерь - кантоне - кантона | 38579 | 1_беженцев_лагере_лагерь_кантоне |
|
| 44 |
+
| 2 | страховку - страховка - страховки - соц - франков | 33469 | 2_страховку_страховка_страховки_соц |
|
| 45 |
+
| 3 | квартиру - жилье - жилья - квартиры - жильё | 13553 | 3_квартиру_жилье_жилья_квартиры |
|
| 46 |
+
| 4 | билет - поезд - билеты - чемодан - автобус | 9189 | 4_билет_поезд_билеты_чемодан |
|
| 47 |
+
| 5 | стоматолога - зуб - врача - врач - врачу | 8665 | 5_стоматолога_зуб_врача_врач |
|
| 48 |
+
| 6 | паспорт - паспорта - статус - статуса - паспорту | 7180 | 6_паспорт_паспорта_статус_статуса |
|
| 49 |
+
| 7 | чат - война - войны - штраф - полицию | 6898 | 7_чат_война_войны_штраф |
|
| 50 |
+
| 8 | действие - ссылку авторизации - послал ссылку - info moving - авторизации | 6630 | 8_действие_ссылку авторизации_послал ссылку_info moving |
|
| 51 |
+
| 9 | магазин - магазины - caritas - магазинах - купить | 4598 | 9_магазин_магазины_caritas_магазинах |
|
| 52 |
+
| 10 | языка - школу - язык - програмування - англійської | 4310 | 10_языка_школу_язык_програмування |
|
| 53 |
+
| 11 | очки - парикмахера - окуляри - парикмахер - перукаря | 3730 | 11_очки_парикмахера_окуляри_парикмахер |
|
| 54 |
+
| 12 | sem - письмо - адрес - почту - почте | 3107 | 12_sem_письмо_адрес_почту |
|
| 55 |
+
| 13 | велосипед - коляска - велосипеда - коляску - самокат | 2794 | 13_велосипед_коляска_велосипеда_коляску |
|
| 56 |
+
| 14 | пластик - мусора - мусор - пластика - молоко | 2376 | 14_пластик_мусора_мусор_пластика |
|
| 57 |
+
| 15 | рождении - семьи - развод - воссоединение - свидетельство | 2026 | 15_рождении_семьи_развод_воссоединение |
|
| 58 |
+
| 16 | размер - обувь - розмір - взуття - одежда | 1719 | 16_размер_обувь_розмір_взуття |
|
| 59 |
+
| 17 | йога - занятия - йоги - инструктор - занятие | 1470 | 17_йога_занятия_йоги_инструктор |
|
| 60 |
+
| 18 | sbb - карту - приложение - приложении - гугл | 1458 | 18_sbb_карту_приложение_приложении |
|
| 61 |
+
| 19 | месяца - недели - дней - сентября - месяц | 1292 | 19_месяца_недели_дней_сентября |
|
| 62 |
+
| 20 | ukraine_reborn - організовує_ukraine_reborn - массаж - сторінка facebook - montbrillant 52 | 1183 | 20_ukraine_reborn_організовує_ukraine_reborn_массаж_сторінка facebook |
|
| 63 |
+
| 21 | бассейн - пляж - озера - басейн - бассейны | 1096 | 21_бассейн_пляж_озера_басейн |
|
| 64 |
+
| 22 | юриста - юрист - адвоката - адвокат - юристы | 937 | 22_юриста_юрист_адвоката_адвокат |
|
| 65 |
+
| 23 | телефон - iphone - айфон - pro - продам | 590 | 23_телефон_iphone_айфон_pro |
|
| 66 |
+
| 24 | грибы - грибов - гриби - грибів - клубнику | 554 | 24_грибы_грибов_гриби_грибів |
|
| 67 |
+
| 25 | книги - бібліотеці - принтер - книжки - распечатать | 342 | 25_книги_бібліотеці_принтер_книжки |
|
| 68 |
+
| 26 | 60 сек - 1inch - 1inch network - сек - зазначеного вилучені | 329 | 26_60 сек_1inch_1inch network_сек |
|
| 69 |
+
| 27 | господа - господь - псалом - бог - ибо | 144 | 27_господа_господь_псалом_бог |
|
| 70 |
+
| 28 | sem - asylg - ст - течение квартала - нуждающееся защите | 67 | 28_sem_asylg_ст_течение квартала |
|
| 71 |
+
|
| 72 |
+
</details>
|
| 73 |
+
|
| 74 |
+
## Training hyperparameters
|
| 75 |
+
|
| 76 |
+
* calculate_probabilities: False
|
| 77 |
+
* language: multilingual
|
| 78 |
+
* low_memory: False
|
| 79 |
+
* min_topic_size: 10
|
| 80 |
+
* n_gram_range: (1, 1)
|
| 81 |
+
* nr_topics: 30
|
| 82 |
+
* seed_topic_list: None
|
| 83 |
+
* top_n_words: 10
|
| 84 |
+
* verbose: True
|
| 85 |
+
|
| 86 |
+
## Framework versions
|
| 87 |
+
|
| 88 |
+
* Numpy: 1.24.4
|
| 89 |
+
* HDBSCAN: 0.8.33
|
| 90 |
+
* UMAP: 0.5.4
|
| 91 |
+
* Pandas: 2.0.3
|
| 92 |
+
* Scikit-Learn: 1.0.2
|
| 93 |
+
* Sentence-transformers: 2.2.2
|
| 94 |
+
* Transformers: 4.33.2
|
| 95 |
+
* Numba: 0.58.0
|
| 96 |
+
* Plotly: 5.17.0
|
| 97 |
+
* Python: 3.8.10
|
config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,15 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"calculate_probabilities": false,
|
| 3 |
+
"language": "multilingual",
|
| 4 |
+
"low_memory": false,
|
| 5 |
+
"min_topic_size": 10,
|
| 6 |
+
"n_gram_range": [
|
| 7 |
+
1,
|
| 8 |
+
1
|
| 9 |
+
],
|
| 10 |
+
"nr_topics": 30,
|
| 11 |
+
"seed_topic_list": null,
|
| 12 |
+
"top_n_words": 10,
|
| 13 |
+
"verbose": true,
|
| 14 |
+
"embedding_model": "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
|
| 15 |
+
}
|
ctfidf.safetensors
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:e93bcf3534edd1053e85c1843e510d934d755fe50795f90020f20a7d52263350
|
| 3 |
+
size 81373788
|
ctfidf_config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:e3aced28b7d073c64eff944c9c04cf12149164269155d2a6441ff921961d927f
|
| 3 |
+
size 347367817
|
topic_embeddings.safetensors
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:5eddcd353514238c4a43d37c21dafc5ef851086f75844d5711bf16a5af4e732f
|
| 3 |
+
size 46168
|
topics.json
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|